墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
1.2k累计阅读
1.2k平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
1.从www.sun.com下载最新的JDK版本，我下载的是jdk-6u11-linux-i586.bin。
2.将下载的jdk-6u11-linux-i586.bin复制到/opt目录，然后更改权限，打开终端并切换到文件所处目录,输入下面的命令安装:
按空格键来阅读用户协议.最后输入"yes"来继续安装.
最后，要使firefox使用刚才安装了的插件输入：
重新启动firefox后，在菜单->工具->附加组件->插件中可以看见"java(TM)Plug-in"了。
3.设置环境变量
在文件中输入：
你应该会看到如下信息.
检查有多少程序使用java然后按Ctrl+C.在这里我有2个,所以下面的命令的结尾我写的是3(你程序的数目加1)
再次输入：
你会看到如下信息。
选择你输入的选项,例如3.测试你是否正确安装了java输入:
你应该获得如下信息:
什么时候你要更行java了,删除旧的文件:
任何时候你都可以在OpenJDK,GCJ和sun’s java中切换:
Pyside6+qml+Qtcreator项目实战
PYTHON and QT QUICK - Custom Buttons With QML And JavaScript - [MODERN GUI]-#01
fedora java 开发环境_在 Fedora 10 安装 Java、C、C++ 程式开发环境
实作分成三部份完成：1. 安装 JDK 6 Update 132. 解决 Java 中文乱码3. 安装 NetBeans 6.5.1[测试环境]作业系统： Fedora 10 (32位元版本)[开始实作]*************************1. 安装 JDK 6 Update 13*************************应用程式-系统工具-终端机$ cd ...
双参数威布尔分布（Weibull分布）参数计算（根据故障数据，求双参数威布尔分布的参数详细步骤）
根据故障数据求威布尔分布参数步骤 根据众多文献研究，设备故障数据大多服从指数分布、威布尔分布或对数正态分布。其中威布尔分布较为常用，本文主要介绍威布尔分布的简单应用，并根据某设备故障数据为例简单介绍威布尔分布参数的计算方法。 参考文献11参考文献22 1.双参数威布尔分布的概率密度函数、概率分布函数、可靠度函数： 2.预处理故障数据 将故障数据按时间排序，假设设备分别在以下时间点失效：11.1 、23.5、58.4……则将此时间从小到大排序。并计算中位秩。中位秩的计算公式如下： 其中i表示第几个数据，n
fedora下安装jdk
1.新建文件夹 mkdir /usr/java 2.解压文件到文件夹 3.添加环境变量 命令行输入：vi ~/.bashrc 在这一行下“# Source global definitions”添加 按“i”进行编辑 添加 export JAVA_HOME=/usr/jdk/jdk1.8.0_101 export JAVA_BIN=$JAVA_HOME/bin export
Windows 10 下 DockerToolbox 安装全攻略：从下载到配置阿里云镜像加速
本文详细介绍了在Windows 10系统上安装和配置DockerToolbox的完整流程。从下载安装包、执行初步安装，到关键步骤——修改虚拟机存储路径以及配置阿里云镜像加速器，旨在帮助开发者，尤其是初次接触Docker的新手，快速搭建高效的本地容器开发环境，并解决国内镜像下载缓慢的痛点。
数据字典实战：如何用Excel快速搭建你的第一个数据字典（附模板下载）
本文针对中小团队在软件开发中面临的术语不一致问题，提供了一套使用Excel快速搭建数据字典的实战指南。文章详细讲解了核心字段设计、填充示例、高阶技巧及团队协作维护流程，旨在通过这一轻量级工具统一团队共识、提升开发效率，并附有实用模板下载。
Red Hat Fedora 10 Linux 中安装 JDK1.6
Red Hat Fedora 10 Linux 中安装 JDK1.6 1. 先从网上下载jdk(jdk-6u7-linux-i586.rpm.bin) ，推荐SUN的官方网站www.sun.com，下载后放在/home目录中，当然其它地方也行。2.1 进入安装目录#cd /home/drmeng#cp path/jdk-6u7-linux-i586.bin /home/drmeng2.2 给所有用
喷涂机器人系列编程：ABB IRB 5500_（7）.喷涂质量控制与优化
通过编程手段对ABB IRB 5500喷涂机器人进行质量控制和优化，可以显著提高喷涂的均匀性和附着力，减少涂层缺陷。具体的方法包括喷涂参数的调整、路径规划的优化、喷涂效果的检测与反馈，以及喷涂参数的动态调整。综合评估系统可以进一步确保喷涂质量的稳定性和一致性，帮助汽车制造企业提高产品质量和生产效率。
Fedora26 下安装Oracle jdk10并替换原来的openjdk
以下涉及到的操作可能需要root权限(输入su然后输入密码即可) 从其Oracle官网下载最新的 jdk-10.0.2_linux-x64_bin.tar.gz和jre-10.0.2_linux-x64_bin.tar.gz 注意二者都要下载，因为我在配置java环境变量的时候发现jdk-10.0.2_linux-x64_bin.tar.gz解压后的包里面没有jre目录。 然后解压这两个压缩包...
第四节：Vben Admin登录对接后端getUserInfo接口
上一节，我们完成了/api/auth/login接口的创建，通过login接口，我们完成了登录和Token的生成。但是登陆还是报404返回，发现是Vben Admin又请求了一个/api/getUserInfo接口，本节我们就来分析完成这个接口本节，我们完成了getUserInfo接口，完成了登录操作，成功的进入到工作台页面。
小论文/大论文必备 | RT-DETR目标检测、数据集增强 | 引入多种数据集增强方法，支持图像和标签同步扩充增强，助力小论文和大论文实验涨点策略，平均提升模型mAP约1-2个百分点
RT-DETR目标检测数据增强策略研究 ，本文针对RT-DETR目标检测模型提出9种数据增强方法，包括几何变换（水平/垂直翻转、中心裁剪）、光照调整（亮度、对比度）和噪声添加（高斯/椒盐噪声）等。所有增强操作均保持图像与标签同步变换，确保训练数据的准确性。实验表明，该策略可提升模型mAP 1-2个百分点，对小目标检测效果尤为显著。文中提供了完整的Python实现代码，支持批量处理图像和标签文件，并详细说明了各增强方法的功能特点。该方法通过提升数据多样性，有效增强了模型在复杂场景下的鲁棒性和泛化能力。
linux netbeans 安装教程,关于Linux下如何安装Netbeans和JDK的方法
我使用的Linux系统是Fedora 10首先当然是下载了，在SUN的网站上都有，速度也很快http://www.sun.com两个软件都是多语言版的，由于是系统自动识别的所以对于用中文Linux的用户有点问题，我们***讨论如何安装netbeans，这需要JDK的支持，所以我们先来看JDK关于JDK的安装：下载下面这两个文件的任意一个就可以，我选的是***个jdk-6u11-linux-i585...
【SpringBoot】1、创建第一个SpringBoot项目
创建SpringBoot项目可以通过两种方式，1、通过访问：https://start.spring.io/，SpringBoot的官方网站进行创建SpringBoot项目；2、通过工具（例如：Idea）创建SpringBoot项目。本次使用开发工具：Idea创建我的第一个SpringBoot项目。 首先，打开我们的Idea开发工具 选择Create New Poject（创建一个新的项目） ...
在fedora 10下面安装jdk1.6和eclipse
网上介绍linux下面安装jdk的文章很多了，我写这个的是想说现在安装jdk不管是在win下面还是在linux下面class_path都不用设置了（有的文章说设置了以后反而会出问题，我没试过），另外就是那个环境变量的设置方法有好几种，我选了一个我觉得最好的一种，因为在/etc/profile文件中修改环境变量是对所有用户起作用，这样对个人电脑来说我觉得比较方便
LinePhone3.2.7(android端最新版本) sip客户端
SIP客户端For android：LinePhone3.2.7(最新版本)，官网地址：http://www.linphone.org/
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
linux 查看weblogic环境变量,Linux中安装weblogic10和JDK5及配置环境变量
Linux中安装weblogic10和JDK5及配置环境变量Linux中安装weblogic10和JDK5及配置环境变量好久没发技术贴了，因为最近也没学到啥，荒废了快，现在学了点东西，赶紧记上，不然真白学了，我特别不相信我的脑袋，过两天肯定忘的一干二净，这是非常肯定的，对此我也在调查原因！这两天装了Linux的Fedora 5版本来进行weblogic10的测试，以前没使过，装完又是日文系统，真是...
Data-Structures-and-Algorithm-Analysis-in-Java.pdf
作者: Weiss, Mark A. 出版社: Addison Wesley Data Structures and Algorithm Analysis in Java is an “advanced algorithms” book that fits between traditional CS2 and Algorithms Analysis courses. In the old ACM Curriculum Guidelines, this course was known as CS7. This text is for readers who want to learn good programming and algorithm analysis skills simultaneously so that they can develop such programs with the maximum amo...
fedora10下安装jdk5.0、6.0和tomcat6.0、5.0
<br /> 这几天对djfocus在各种os上是否能够取得特征码而进行了一系列的测试，为了以后便于查阅，把安装步骤copy下来：当时秋哥给的是jdk5.0是rpm的包，整了老大半天没有弄对所以最后在sun下了一般的bin安装包才有效<br /> 下载的是jdk-6u13-linux-i586.bin,非jdk-6u13-linux-i586.rpm.bin不知道rpm的怎么安装，资料也少。<br /> 将下载的jdk-6u11-linux-i586.bin复制到/opt目录，然后更改权限，打开终端
怀旧版电脑GBC模拟器
再现原版GBC掌机的界面，电脑运行连游戏界面都一样大小，很怀旧，很真实，（英文版）强烈推荐，很小的文件，很难才找到的。
linux 下安装jdk
最近主机出现个问题：输入字符超过767时，前半部分被截取，只剩下后半部分，导致异常，想在本机安装jdk分析此问题，在fedora 10 下安装jdk1.7一直异常，后改变策略，安装1.6，安装成功，在此记录，以备后用： 在oracle网站下载jdk-6u45-linux-i586.bin 复制在/usr/java/下， chmod 775 jdk-6u45-linux-i586.bin
fedora10下安装JBuilderX
环境fedora10 下载JBuilder X ，一般JBuilder的安装盘里提供windows、Linux、Solaris等的安装 安装 1.挂载iso mount -o loop 你的iso /mnt/iso 2.cd /mnt/iso 3.运行./install_linux 运行 安装好后，运行时出错
Fedora10非官方安装手册
1.从Fedora10DVD安装 由于Thinkpad T400有双显卡的，可以在Vista下动态切换，不过在Linux下好像到目前为止并没有提供支持于是只好进BIOS把显卡设置直接改成ATI独显了。 安装过程主要还是说说分区吧。一般只需要有个ext3格式的分区挂载上/目录和一个swap分区就行了。不过这样不利于数据的保护，一旦系统崩溃或者需要重新安装，在/目录下的文件就很
Linux安装配置JDK10.0.1
本编文章是针对Linux安装JDK10版本编写。 环境：Red Hat/CentOS/Fedora/Ubuntu等Linux发行版。 下载jdk和jre：jdk10.0.1, jre10.0.1 上传两个tar.gz包到Linux下/usr/local/, 解压jre文件至jdk目录中 解压完成后，开始配置环境变量： [root@localhost ~]# cat >>...
fedora4下安装JDK和eclipse手记
ubuntu1110下安装JDK和eclipse手记 2011-10-20 copy jdk-7u1-linux-x64.tar.gz to usr/java sudo rm java sudo ln -s -f /usr/java/jdk1.7.0_01/jre/bin/java sudo ln -s -f /usr/java/jdk1.7.0_01/bin/javac s...
FC4下安装JDK1.4.2_10详细笔记
我在FedoraCore 4上已经成功安装了jdk(jdk1.4.2_10-linux-i586.rpm)，其它版本的Linux基本相同，过程如下：(其他Linux系统一样)1.先从网上下载jdk(jdk1.4.2_10-linux-i586.rpm)，推荐SUN的官方网站www.sun...
linux 下安装Netbeans
源地址:http://netbeanstutorial.com/netbeans/174 我使用的Linux系统是Fedroa 10 首先当然是下载了，在SUN的网站上都有，速度也很快http://www.sun.com/ 两个软件都是多语言版的，由于是系统自动识别的所以对于用中文Linux的用户有点问题，我们最后讨论 如何安装netbeans，这需要JDK的支持，所以我...
linux修改weblogic环境变量,Linux中安装weblogic10和JDK5及配置环境变量(精)
Linux 中安装 weblogic10和 JDK5及配置环境变量Linux 中安装 weblogic10和 JDK5及配置环境变量好久没发技术贴了,因为最近也没学到啥,荒废了快,现在学了点东西,赶紧记上,不然真白学了,我特别不相信我的脑袋,过两天肯定忘的一干二净, 这是非常肯定的,对此我也在调查原因!这两天装了 Linux 的 Fedora 5版本来进行 weblogic10的测试,以前没使过,...
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
918
扫一扫
